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    Redis-13-跳表 |  朱酱酱的学习博客
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  <article id="post-Redis/Redis-13-跳表" class="article article-type-post" itemscope
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<h1 class="article-title sea-center" style="border-left:0" itemprop="name">
  Redis-13-跳表
</h1>
  

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      <a href="/2020/09/06/Redis/Redis-13-%E8%B7%B3%E8%A1%A8/" class="article-date">
  <time datetime="2020-09-06T10:32:24.000Z" itemprop="datePublished">2020-09-06</time>
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      <h1 id="Redis-13-跳表"><a href="#Redis-13-跳表" class="headerlink" title="Redis-13-跳表"></a>Redis-13-跳表</h1><h2 id="前言"><a href="#前言" class="headerlink" title="前言"></a>前言</h2><ul>
<li>首先为什么要把mysql索引和redis跳表放在一起讨论呢，因为他们解决的都是同一种问题，用于<strong>解决数据集合的查找问题，即根据指定的key，快速查到它所在的位置（或者对应的value）</strong></li>
</ul>
<a id="more"></a>



<p>现在我们将问题领域边界划分清楚了，就是为了解决数据集合的查找问题。这一块需要考虑哪些问题呢</p>
<ol>
<li>需要支持哪些查找方式，单key/多key/范围查找，</li>
<li>插入/删除效率</li>
<li>查找效率（即时间复杂度）</li>
<li>存储大小（空间复杂度）</li>
</ol>
<ul>
<li>我们看下<strong>几种常用的查找结构</strong></li>
</ul>
<ol>
<li><strong>Hash : hash是key,value形式，通过一个散列函数，能够根据key快速找到value</strong></li>
</ol>
<p><img src="http://zhuuu-bucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/20200807-154119174.png" alt="mark"></p>
<ol start="2">
<li><strong>B+树</strong></li>
</ol>
<p><img src="http://zhuuu-bucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/20200807-154302337.png" alt="mark"></p>
<ul>
<li>B+树首先是有序结构，为了不至于树的高度太高，影响查找效率，在叶子节点上存储的不是单个数据，而是一页数据，提高了查找效率，而为了更好的支持范围查询，B+树在叶子节点冗余了非叶子节点数据，为了支持翻页，叶子节点之间通过指针连接。</li>
</ul>
<p><strong>跳表</strong></p>
<ul>
<li><strong>跳表是在链表的基础上进行扩展的，为的是实现redis的sorted set数据结构。（Zset）</strong></li>
<li>level0: 是存储原始数据的，是一个有序链表，每个节点都在链上</li>
<li>每个节点都在链上 level0+: 通过指针串联起节点，是原始数据的一个子集，level等级越高，串联的数据越少，这样可以显著提高查找效率，</li>
</ul>
<p><strong>总结：</strong></p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>数据结构</th>
<th>实现原理</th>
<th>key查询方式</th>
<th>查找效率</th>
<th>存储大小</th>
<th>插入、删除效率</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>Hash</td>
<td>哈希表</td>
<td>支持单key</td>
<td>接近O(1)</td>
<td>小，除了数据没有额外的存储</td>
<td>O(1)</td>
</tr>
<tr>
<td>B+树</td>
<td>平衡二叉树扩展而来</td>
<td>单key,范围，分页</td>
<td>O(Log(n)</td>
<td>除了数据，还多了左右指针，以及叶子节点指针</td>
<td>O(Log(n)，需要调整树的结构，算法比较复杂</td>
</tr>
<tr>
<td>跳表</td>
<td>有序链表扩展而来</td>
<td>单key，分页</td>
<td>O(Log(n)</td>
<td>除了数据，还多了指针，但是每个节点的指针小于&lt;2,所以比B+树占用空间小</td>
<td>O(Log(n)，只用处理链表，算法比较简单</td>
</tr>
</tbody></table>
<h2 id="1-Zset-原理分析"><a href="#1-Zset-原理分析" class="headerlink" title="1. Zset 原理分析"></a>1. Zset 原理分析</h2><h3 id="1-1-Zset编码的选择"><a href="#1-1-Zset编码的选择" class="headerlink" title="1.1 Zset编码的选择"></a>1.1 Zset编码的选择</h3><p><img src="http://zhuuu-bucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/20200910/165054478.png" alt="mark"></p>
<p><strong>1.有序集合对象的编码可以是<code>ziplist</code>或者<code>skiplist</code>。同时满足以下条件时使用ziplist编码：</strong></p>
<ul>
<li><p>元素数量小于128个</p>
</li>
<li><p>所有member的长度都小于64字节</p>
</li>
<li><p>其他：</p>
</li>
<li><ul>
<li>不能满足上面两个条件的使用 skiplist 编码。以上两个条件也可以通过Redis配置文件zset-max-ziplist-entries 选项和 zset-max-ziplist-value 进行修改</li>
<li>对于一个 <code>REDIS_ENCODING_ZIPLIST</code> 编码的 Zset， 只要满足以上任一条件， 则会被转换为 <code>REDIS_ENCODING_SKIPLIST</code> 编码</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p><strong>2.zset操作命令</strong></p>
<figure class="highlight sh"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br><span class="line">8</span><br><span class="line">9</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">zadd(key, score, member)：向名称为key的zset中添加元素member，score用于排序。如果该元素已经存在，则根据score更新该元素的顺序。</span><br><span class="line">zrem(key, member) ：删除名称为key的zset中的元素member</span><br><span class="line">zincrby(key, increment, member) ：如果在名称为key的zset中已经存在元素member，则该元素的score增加increment；否则向集合中添加该元素，其score的值为increment</span><br><span class="line">zrank(key, member) ：返回名称为key的zset（元素已按score从小到大排序）中member元素的rank（即index，从0开始），若没有member元素，返回“nil”</span><br><span class="line">zrevrank(key, member) ：返回名称为key的zset（元素已按score从大到小排序）中member元素的rank（即index，从0开始），若没有member元素，返回“nil”</span><br><span class="line">zrange(key, start, end)：返回名称为key的zset（元素已按score从小到大排序）中的index从start到end的所有元素</span><br><span class="line">zrevrange(key, start, end)：返回名称为key的zset（元素已按score从大到小排序）中的index从start到end的所有元素</span><br><span class="line">zrangebyscore(key, min, max)：返回名称为key的zset中score &gt;= min且score &lt;= max的所有元素 zcard(key)：返回名称为key的zset的基数</span><br><span class="line">zscore(key, element)：返回名称为key的zset中元素element的score zremrangebyrank(key, min, max)：删除名称为key的zset中rank &gt;= min且rank &lt;= max的所有元素 zremrangebyscore(key, min, max) ：删除名称为key的zset中score &gt;= min且score &lt;= max的所有元素</span><br></pre></td></tr></table></figure>



<h2 id="2-ziplist"><a href="#2-ziplist" class="headerlink" title="2. ziplist"></a>2. ziplist</h2><ul>
<li>ziplist 编码的 Zset 使用紧挨在一起的压缩列表节点来保存，第一个节点保存 member，第二个保存 score。</li>
<li>ziplist 内的集合元素按 score 从小到大排序，其实质是一个双向链表。虽然元素是按 <code>score</code> 有序排序的， 但对 <code>ziplist</code> 的节点指针只能线性地移动，所以在 <code>REDIS_ENCODING_ZIPLIST</code> 编码的 Zset 中， 查找某个给定元素的复杂度为 O(n)</li>
</ul>
<p><strong>如下所示：</strong></p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">&#x2F;&#x2F;操作</span><br><span class="line">ZADD price 8.5 apple 5.0 banana 6.0 cherry</span><br><span class="line"></span><br><span class="line">&#x2F;&#x2F;存储顺序</span><br></pre></td></tr></table></figure>



<p><img src="http://zhuuu-bucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/20200910/165634662.png" alt="mark"></p>
<p><strong>3. 从以上的布局中，我们可以看到ziplist内存数据结构，由如下5部分构成：</strong></p>
<p><img src="http://zhuuu-bucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/20200910/165706567.png" alt="mark"></p>
<p>各个部分在内存上是前后相邻的并连续的，每一部分作用如下：</p>
<ul>
<li><p>zlbytes： 存储一个无符号整数，固定四个字节长度（32bit），用于存储压缩列表所占用的字节（也包括<zlbytes>本身占用的4个字节），当重新分配内存的时候使用，不需要遍历整个列表来计算内存大小。</p>
</li>
<li><p>zltail： 存储一个无符号整数，固定四个字节长度（32bit），表示ziplist表中最后一项（entry）在ziplist中的偏移字节数。<zltail>的存在，使得我们可以很方便地找到最后一项（不用遍历整个ziplist），从而可以在ziplist尾端快速地执行push或pop操作。</p>
</li>
<li><p>zllen： 压缩列表包含的节点个数，固定两个字节长度（16bit）， 表示ziplist中数据项（entry）的个数。由于zllen字段只有16bit，所以可以表达的最大值为2^16-1。</p>
<p>注意点：如果ziplist中数据项个数超过了16bit能表达的最大值，ziplist仍然可以表示。ziplist是如何做到的？</p>
<p>如果<zllen>小于等于2^16-2（也就是不等于2^16-1），那么<zllen>就表示ziplist中数据项的个数；否则，也就是<zllen>等于16bit全为1的情况，那么<zllen>就不表示数据项个数了，这时候要想知道ziplist中数据项总数，那么必须对ziplist从头到尾遍历各个数据项，才能计数出来。</p>
</li>
<li><p>entry，表示真正存放数据的数据项，长度不定。一个数据项（entry）也有它自己的内部结构。</p>
</li>
<li><p>zlend， ziplist最后1个字节，值固定等于255，其是一个结束标记。</p>
</li>
</ul>
<h2 id="3-skiplist"><a href="#3-skiplist" class="headerlink" title="3. skiplist"></a>3. skiplist</h2><ul>
<li><p>skiplist 编码的 Zset 底层为一个被称为 zset 的结构体，这个结构体中包含一个字典和一个跳跃表。跳跃表按 score 从小到大保存所有集合元素，查找时间复杂度为平均 </p>
<p>O(logN)，最坏 O(N)</p>
</li>
<li><p><em>字典则保存着从 member 到 score 的映射，这样就可以用 O(1)的复杂度来查找 member 对应的 score 值。虽然同时使用两种结构，但它们会通过指针来共享相同元素的 member 和 score，因此不会浪费额外的内存。</em></p>
</li>
</ul>
<p><strong>详细解析</strong></p>
<ul>
<li>跳表(skip List)是一种随机化的数据结构，基于并联的链表，实现简单，插入、删除、查找的复杂度均为O(logN)。</li>
<li>简单说来<strong>跳表也是链表</strong>的一种，只不过它在<strong>链表的基础上增加了跳跃功能</strong>，正是这个跳跃的功能，使得在查找元素时，跳表能够提供O(logN)的时间复杂度。</li>
</ul>
<p>先来看一个有序链表，如下图（最左侧的灰色节点表示一个空的头结点）：</p>
<p><img src="http://zhuuu-bucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/20200910/170230031.png" alt="mark"></p>
<p>在这样一个链表中，如果我们要<strong>查找某个数据，那么需要从头开始逐个进行比较**</strong>，直到找到包含数据的那个节点，或者找到第一个比给定数据大的节点为止（没找到）。也就是说，<strong>时间复杂度为O(n)。</strong>同样，当我们要插入新数据的时候，也要经历同样的查找过程，从而确定插入位置。</p>
<p>假如我们每相邻两个节点增加一个指针，让指针指向下下个节点，如下图：</p>
<p><img src="http://zhuuu-bucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/20200910/170358081.png" alt="mark"></p>
<ul>
<li>这样所有新增加的指针连成了一个新的链表，但它包含的节点个数只有原来的一半（上图中是7, 19, 26）。</li>
<li>现在当我们想查找数据的时候，可以先沿着这个新链表进行查找。</li>
<li>当碰到比待查数据大的节点时，再回到原来的链表中进行查找。比如，我们想查找23，查找的路径是沿着下图中标红的指针所指向的方向进行的：</li>
</ul>
<p><img src="http://zhuuu-bucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/20200910/170518070.png" alt="mark"></p>
<ol>
<li>23首先和7比较，再和19比较，比它们都大，继续向后比较。</li>
<li>但23和26比较的时候，比26要小，因此回到下面的链表（原链表），与22比较。</li>
<li>23比22要大，沿下面的指针继续向后和26比较。23比26小，说明待查数据23在原链表中不存在，而且它的插入位置应该在22和26之间。</li>
</ol>
<p><strong>在这个查找过程中，由于新增加的指针，我们不再需要与链表中每个节点逐个进行比较了。需要比较的节点数大概只有原来的一半。</strong></p>
<p><strong>利用同样的方式，我们可以在上层新产生的链表上，继续为每相邻的两个节点增加一个指针，从而产生第三层链表。如下图：</strong></p>
<p><img src="http://zhuuu-bucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/20200910/170624567.png" alt="mark"></p>
<ul>
<li>在这个新的三层链表结构上，如果我们还是查找23，那么沿着最上层链表首先要比较的是19，发现23比19大，</li>
<li>接下来我们就知道只需要到19的后面去继续查找，从而一下子跳过了19前面的所有节点。</li>
<li>可以想象，当链表足够长的时候，这种多层链表的查找方式能让我们跳过很多下层节点，大大加快查找的速度。</li>
</ul>
<h3 id="3-1-小结"><a href="#3-1-小结" class="headerlink" title="3.1 小结"></a>3.1 小结</h3><ul>
<li><code>skiplist</code>正是受这种多层链表的想法的启发而设计出来的。<strong>实际上，按照上面生成链表的方式，上面每一层链表的节点个数，是下面一层的节点个数的一半，这样查找过程就非常类似于一个二分查找</strong>，使得查找的时间复杂度可以降低到O(log n)。</li>
<li>但是，这种方法在插入数据的时候有很大的问题。新插入一个节点之后，就会打乱上下相邻两层链表上节点个数严格的2:1的对应关系。</li>
<li>如果要维持这种对应关系，就必须把新插入的节点后面的所有节点（也包括新插入的节点）重新进行调整，这会让时间复杂度重新蜕化成O(n)。删除数据也有同样的问题。</li>
</ul>
<p><strong>skiplist为了避免这一问题，它不要求上下相邻两层链表之间的节点个数有严格的对应关系，而是为每个节点随机出一个层数(level)。</strong>比如，一个节点随机出的层数是3，那么就把它链入到第1层到第3层这三层链表中。为了表达清楚，下图展示了如何通过一步步的插入操作从而形成一个skiplist的过程：</p>
<p><img src="http://zhuuu-bucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/20200910/171220254.png" alt="mark"></p>
<ul>
<li>从上面skiplist的创建和插入过程可以看出，每一个节点的层数（level）是随机出来的，而且新插入一个节点不会影响其它节点的层数。</li>
<li>因此，插入操作只需要修改插入节点前后的指针，而不需要对很多节点都进行调整。这就降低了插入操作的复杂度。</li>
<li><strong>实际上，这是skiplist的一个很重要的特性，这让它在插入性能上明显优于平衡树的方案</strong>。这在后面我们还会提到。</li>
</ul>
<p><strong>总结：</strong></p>
<ul>
<li><strong>skiplist，指的就是除了最下面第1层链表之外，它会产生若干层稀疏的链表，这些链表里面的指针故意跳过了一些节点（而且越高层的链表跳过的节点越多）。</strong></li>
<li><strong>这就使得我们在查找数据的时候能够先在高层的链表中进行查找，然后逐层降低，最终降到第1层链表来精确地确定数据位置。</strong></li>
</ul>
<h3 id="3-2-举个例子"><a href="#3-2-举个例子" class="headerlink" title="3.2 举个例子"></a>3.2 举个例子</h3><ul>
<li>刚刚创建的这个skiplist总共包含4层链表，现在假设我们在它里面依然查找23，下图给出了查找路径：</li>
</ul>
<p><img src="http://zhuuu-bucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/20200910/171415212.png" alt="mark"></p>
<ul>
<li><p>需要注意的是，前面演示的各个节点的插入过程，实际上在插入之前也要先经历一个类似的查找过程，在确定插入位置后，再完成插入操作。</p>
</li>
<li><p>实际应用中的skiplist每个节点应该包含key和value两部分。前面的描述中我们没有具体区分key和value，但实际上列表中是按照key(score)进行排序的，查找过程也是根据key在比较。</p>
</li>
</ul>
<ul>
<li>执行<strong>插入操作时计算随机数</strong>的过程，是一个很关键的过程，它对skiplist的统计特性有着很重要的影响。这并不是一个普通的服从均匀分布的随机数，它的计算过程如下：<ul>
<li>首先，每个节点肯定都有第1层指针（每个节点都在第1层链表里）。</li>
<li>如果一个节点有第i层(i&gt;=1)指针（即节点已经在第1层到第i层链表中），那么它有第(i+1)层指针的概率为p。</li>
<li>节点最大的层数不允许超过一个最大值，记为MaxLevel。</li>
</ul>
</li>
<li>这个随机数伪码如下：</li>
</ul>
<figure class="highlight sh"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br><span class="line">8</span><br><span class="line">9</span><br><span class="line">10</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">randomLevel()</span><br><span class="line">level := 1</span><br><span class="line">// random()返回一个[0...1)的随机数</span><br><span class="line"><span class="keyword">while</span> random() &lt; p and level &lt; MaxLevel <span class="keyword">do</span></span><br><span class="line">level := level + 1</span><br><span class="line"><span class="built_in">return</span> leve</span><br><span class="line">    </span><br><span class="line"><span class="comment">## randomLevel()的伪码中包含两个参数，一个是p，一个是MaxLevel。在Redis的skiplist实现中，这两个参数的取值为：  	</span></span><br><span class="line">p = 1/4</span><br><span class="line">MaxLevel = 32</span><br></pre></td></tr></table></figure>



<h2 id="4-skiplist与平衡树、哈希表的比较"><a href="#4-skiplist与平衡树、哈希表的比较" class="headerlink" title="4. skiplist与平衡树、哈希表的比较"></a>4. skiplist与平衡树、哈希表的比较</h2><ul>
<li><p>skiplist和各种平衡树（如AVL、红黑树等）的元素是有序排列的，而哈希表不是有序的。因此，在哈希表上只能做单个key的查找，不适宜做范围查找。所谓范围查找，指的是查找那些大小在指定的两个值之间的所有节点。</p>
</li>
<li><p>在做范围查找的时候，平衡树比skiplist操作要复杂。在平衡树上，我们找到指定范围的小值之后，还需要以中序遍历的顺序继续寻找其它不超过大值的节点。如果不对平衡树进行一定的改造，这里的中序遍历并不容易实现。而在skiplist上进行范围查找就非常简单，只需要在找到小值之后，对第1层链表进行若干步的遍历就可以实现。</p>
</li>
<li><p>平衡树的插入和删除操作可能引发子树的调整，逻辑复杂，而skiplist的插入和删除只需要修改相邻节点的指针，操作简单又快速。</p>
</li>
<li><p>从内存占用上来说，skiplist比平衡树更灵活一些。一般来说，平衡树每个节点包含2个指针（分别指向左右子树），而skiplist每个节点包含的指针数目平均为1/(1-p)，具体取决于参数p的大小。如果像Redis里的实现一样，取p=1/4，那么平均每个节点包含1.33个指针，比平衡树更有优势。</p>
</li>
<li><p>查找单个key，skiplist和平衡树的时间复杂度都为O(log n)，大体相当；而哈希表在保持较低的哈希值冲突概率的前提下，查找时间复杂度接近O(1)，性能更高一些。所以我们平常使用的各种Map或dictionary结构，大都是基于哈希表实现的。</p>
</li>
<li><p>从算法实现难度上来比较，skiplist比平衡树要简单得多。</p>
</li>
</ul>
<h2 id="5-Redis中skiplist的实现"><a href="#5-Redis中skiplist的实现" class="headerlink" title="5. Redis中skiplist的实现"></a>5. Redis中skiplist的实现</h2><p>skiplist的数据结构定义：</p>
<figure class="highlight c"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br><span class="line">8</span><br><span class="line">9</span><br><span class="line">10</span><br><span class="line">11</span><br><span class="line">12</span><br><span class="line">13</span><br><span class="line">14</span><br><span class="line">15</span><br><span class="line">16</span><br><span class="line">17</span><br><span class="line">18</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="meta">#<span class="meta-keyword">define</span> ZSKIPLIST_MAXLEVEL 32</span></span><br><span class="line"><span class="meta">#<span class="meta-keyword">define</span> ZSKIPLIST_P 0.25</span></span><br><span class="line"> </span><br><span class="line"><span class="keyword">typedef</span> <span class="class"><span class="keyword">struct</span> <span class="title">zskiplistNode</span> &#123;</span></span><br><span class="line">robj *obj;</span><br><span class="line"><span class="keyword">double</span> score;</span><br><span class="line"><span class="class"><span class="keyword">struct</span> <span class="title">zskiplistNode</span> *<span class="title">backward</span>;</span></span><br><span class="line"><span class="class"><span class="keyword">struct</span> <span class="title">zskiplistLevel</span> &#123;</span></span><br><span class="line"><span class="class"><span class="keyword">struct</span> <span class="title">zskiplistNode</span> *<span class="title">forward</span>;</span></span><br><span class="line"><span class="keyword">unsigned</span> <span class="keyword">int</span> span;</span><br><span class="line">&#125; level[];</span><br><span class="line">&#125; zskiplistNode;</span><br><span class="line"> </span><br><span class="line"><span class="keyword">typedef</span> <span class="class"><span class="keyword">struct</span> <span class="title">zskiplist</span> &#123;</span></span><br><span class="line"><span class="class"><span class="keyword">struct</span> <span class="title">zskiplistNode</span> *<span class="title">header</span>, *<span class="title">tail</span>;</span></span><br><span class="line"><span class="keyword">unsigned</span> <span class="keyword">long</span> length;</span><br><span class="line"><span class="keyword">int</span> level;</span><br><span class="line">&#125; zskiplist;</span><br></pre></td></tr></table></figure>



<p> 简单分析一下几个查询命令:</p>
<ul>
<li>zrevrank由数据查询它对应的排名，这在前面介绍的skiplist中并不支持。</li>
<li>zscore由数据查询它对应的分数，这也不是skiplist所支持的。</li>
<li>zrevrange根据一个排名范围，查询排名在这个范围内的数据。这在前面介绍的skiplist中也不支持。</li>
<li>zrevrangebyscore根据分数区间查询数据集合，是一个skiplist所支持的典型的范围查找（score相当于key，数据相当于value）。</li>
</ul>
<p>实际上，Redis中sorted set的实现是这样的：</p>
<ul>
<li>当数据较少时，sorted set是由一个ziplist来实现的。</li>
<li>当数据多的时候，sorted set是由一个dict + 一个skiplist来实现的。简单来讲，dict用来查询数据到分数的对应关系，而skiplist用来根据分数查询数据（可能是范围查找）。</li>
</ul>
<p>看一下sorted set与skiplist的关系，：</p>
<ul>
<li>zscore的查询，不是由skiplist来提供的，而是由那个dict来提供的。</li>
<li>为了支持排名(rank)，Redis里对skiplist做了扩展，使得根据排名能够快速查到数据，或者根据分数查到数据之后，也同时很容易获得排名。而且，根据排名的查找，时间复杂度也为O(log n)。</li>
<li>zrevrange的查询，是根据排名查数据，由扩展后的skiplist来提供。</li>
<li>zrevrank是先在dict中由数据查到分数，再拿分数到skiplist中去查找，查到后也同时获得了排名。</li>
</ul>
<p><strong>总结起来，Redis中的skiplist跟前面介绍的经典的skiplist相比，有如下不同：</strong></p>
<ul>
<li>分数(score)允许重复，即skiplist的key允许重复。这在最开始介绍的经典skiplist中是不允许的。</li>
<li>在比较时，不仅比较分数（相当于skiplist的key），还比较数据本身。在Redis的skiplist实现中，数据本身的内容唯一标识这份数据，而不是由key来唯一标识。另外，当多个元素分数相同的时候，还需要根据数据内容来进字典排序。</li>
<li>第1层链表不是一个单向链表，而是一个双向链表。这是为了方便以倒序方式获取一个范围内的元素。</li>
<li>在skiplist中可以很方便地计算出每个元素的排名(rank)。</li>
</ul>
<h2 id="6-Redis为什么用skiplist而不用平衡树？"><a href="#6-Redis为什么用skiplist而不用平衡树？" class="headerlink" title="6. Redis为什么用skiplist而不用平衡树？"></a>6. Redis为什么用skiplist而不用平衡树？</h2><p><strong>这里从内存占用、对范围查找的支持和实现难易程度这三方面总结的原因。</strong></p>
<p><strong>原因一</strong></p>
<p><code>There are a few reasons:</code></p>
<p>1) <code>They are not very memory intensive. It’s up to you basically. Changing parameters about the probability of a node to have a given number of levels will make then less memory intensive than btrees.</code><br><strong>1) 也不是非常耗费内存，实际上取决于生成层数函数里的概率 p，取决得当的话其实和平衡树差不多。</strong></p>
<p><strong>原因二</strong></p>
<p>2) <code>A sorted set is often target of many ZRANGE or ZREVRANGE operations, that is, traversing the skip list as a linked list. With this operation the cache locality of skip lists is at least as good as with other kind of balanced trees.</code><br><strong>2) 因为有序集合经常会进行 ZRANGE 或 ZREVRANGE 这样的范围查找操作，跳表里面的双向链表可以十分方便地进行这类操作</strong></p>
<p><strong>原因三</strong></p>
<p>3) <code>They are simpler to implement, debug, and so forth. For instance thanks to the skip list simplicity I received a patch (already in Redis master) with augmented skip lists implementing ZRANK in O(log(N)). It required little changes to the code.</code><br><strong>3) 实现简单，ZRANK 操作还能达到 o(logn)的时间复杂度</strong></p>
<p><strong>参考博客 : <a href="https://www.cnblogs.com/yuanfang0903/p/12165394.html" target="_blank" rel="noopener">https://www.cnblogs.com/yuanfang0903/p/12165394.html</a></strong></p>

      
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              本博客所有文章除特别声明外，均采用 <a href="https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html" rel="external nofollow"
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    <!-- Background of PhotoSwipe. 
         It's a separate element as animating opacity is faster than rgba(). -->
    <div class="pswp__bg"></div>

    <!-- Slides wrapper with overflow:hidden. -->
    <div class="pswp__scroll-wrap">

        <!-- Container that holds slides. 
            PhotoSwipe keeps only 3 of them in the DOM to save memory.
            Don't modify these 3 pswp__item elements, data is added later on. -->
        <div class="pswp__container">
            <div class="pswp__item"></div>
            <div class="pswp__item"></div>
            <div class="pswp__item"></div>
        </div>

        <!-- Default (PhotoSwipeUI_Default) interface on top of sliding area. Can be changed. -->
        <div class="pswp__ui pswp__ui--hidden">

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<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/photoswipe@4.1.3/dist/photoswipe-ui-default.min.js"></script>

<script>
    function viewer_init() {
        let pswpElement = document.querySelectorAll('.pswp')[0];
        let $imgArr = document.querySelectorAll(('.article-entry img:not(.reward-img)'))

        $imgArr.forEach(($em, i) => {
            $em.onclick = () => {
                // slider展开状态
                // todo: 这样不好，后面改成状态
                if (document.querySelector('.left-col.show')) return
                let items = []
                $imgArr.forEach(($em2, i2) => {
                    let img = $em2.getAttribute('data-idx', i2)
                    let src = $em2.getAttribute('data-target') || $em2.getAttribute('src')
                    let title = $em2.getAttribute('alt')
                    // 获得原图尺寸
                    const image = new Image()
                    image.src = src
                    items.push({
                        src: src,
                        w: image.width || $em2.width,
                        h: image.height || $em2.height,
                        title: title
                    })
                })
                var gallery = new PhotoSwipe(pswpElement, PhotoSwipeUI_Default, items, {
                    index: parseInt(i)
                });
                gallery.init()
            }
        })
    }
    viewer_init()
</script>



<script type="text/x-mathjax-config">
  MathJax.Hub.Config({
      tex2jax: {
          inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"]  ],
          processEscapes: true,
          skipTags: ['script', 'noscript', 'style', 'textarea', 'pre', 'code']
      }
  });

  MathJax.Hub.Queue(function() {
      var all = MathJax.Hub.getAllJax(), i;
      for(i=0; i < all.length; i += 1) {
          all[i].SourceElement().parentNode.className += ' has-jax';
      }
  });
</script>

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@2.7.6/unpacked/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML"></script>


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  </div>
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